package com.mhc.spark;

import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;

import scala.Tuple2;

public class JavaSparkWordCount {
	public static void main(String[] args) {
		/**
		 * conf 
		 * 	1.可以设置spark的运行模式
		 * 	2.可以设置spark在webui中显示的application的名称。
		 * 	3.可以设置当前spark application 运行的资源(内存+core)
		 * 
		 * Spark运行模式：
		 * 	1.local --在eclipse ，IDEA中开发spark程序要用local模式，本地模式，多用于测试
		 *  2.stanalone -- Spark 自带的资源调度框架，支持分布式搭建,Spark任务可以依赖standalone调度资源
		 *  3.yarn -- hadoop 生态圈中资源调度框架。Spark 也可以基于yarn 调度资源
		 *  4.mesos -- 资源调度框架
		 */
		SparkConf conf = new SparkConf();
		conf.setMaster("local");
		conf.setAppName("JavaSparkWordCount");
		
		/**
		 * SparkContext 是通往集群的唯一通道
		 */
		JavaSparkContext sc  = new JavaSparkContext(conf);
		/**
		 * sc.textFile 读取文件
		 */
		JavaRDD<String> lines = sc.textFile("./words");
		
		/**
		 * flatMap 进一条数据出多条数据，一对多关系
		 */
		JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {

			/**
			 * 
			 */
			private static final long serialVersionUID = 1L;

			@Override
			public Iterator<String> call(String line) throws Exception {
				return (Iterator<String>) Arrays.asList(line.split(" "));
			}
		});
		
		/**
		 * 在java中 如果想让某个RDD转换成K,V格式 使用xxxToPair
		 * K,V格式的RDD:JavaPairRDD<String, Integer>
		 */
		JavaPairRDD<String, Integer> pairWords = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {

			/**
			 * 
			 */
			private static final long serialVersionUID = 1L;

			@Override
			public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception {
				return new Tuple2<String, Integer>(word,1);
			}
		});
		
		/**
		 * reduceByKey
		 * 1.先将相同的key分组
		 * 2.对每一组的key对应的value去按照你的逻辑去处理
		 */
		JavaPairRDD<String, Integer> result = pairWords.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
			
			/**
			 * 
			 */
			private static final long serialVersionUID = 1L;

			@Override
			public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
				return v1+v2;
			}
		});
		
		result.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String,Integer>>() {
			
			/**
			 * 
			 */
			private static final long serialVersionUID = 639147013282066178L;

			@Override
			public void call(Tuple2<String, Integer> tuple) throws Exception {
				System.out.println(tuple);
			}
		});
		
		
		sc.stop();
		
	}
}
